PiloTubeの開発には、人間のエンジニアではなくAIエージェントのチームが中心的な役割を担いました。Anthropicが提供するClaude Code Agent Teamsという仕組みを使い、企画・実装・検証・マーケティング分析の4役を4体のAIが分担して進めました。

なぜAIチームで開発したのか

代表一人で事業を動かしているため、従来の開発プロセスでは時間とコストの壁が大きい状況でした。エンジニアを雇う選択肢もありましたが、プロダクトの方向性が固まりきっていない段階で固定費を積み上げるリスクを避けたかった。そこで選んだのが、AIを人材として機能させるAgent Teams構成です。

4体のAIの役割分担

チームは4つの役割で構成されています。「キカクン」は事業企画と仕様設計を担当。「ツクルン」は実装担当で、Next.js・FastAPI・Supabaseを使ったコードを書きます。「ミルン」は検証担当で、Playwright MCPを使って実際のブラウザ操作で動作を確認します。そして「マーケル」がユーザー価値・市場性のレビューを担います。

これらを統括するのが「ハイキー」と呼ばれるオーケストレーター役のAIで、タスクの優先順位管理・品質チェック・代表への報告をこなします。

実際の開発プロセス

1スプリント1機能を徹底し、仕様→実装→検証のサイクルを小さく回します。キカクンが機能仕様書を作成し、代表が承認したらツクルンが実装。ミルンがローカル環境(Phase A)と本番環境(Phase B)の2段階で検証し、両方合格して初めて「完了」とします。

このフローで最も効果的だったのは「ミルン合格まで完了ではない」というルールです。AIが実装したコードをAIが検証する構造にしたことで、代表が細かいバグチェックをしなくて済む状態が作れました。

開発速度と課題

機能追加のスピードは従来比で大幅に上がりましたが、課題もありました。AIは「できそうな実装」を選びがちで、ユーザー体験の細かい部分は代表の感覚を入れないと粗くなります。また、スコープが膨らみやすい傾向があり、「今スプリントでやること/やらないこと」を明文化しないとどんどん横に広がります。

AIチームによる開発は「完全自動化」ではなく、代表の意思決定を最小化しつつ最大の成果を出す仕組みです。